Visión por computadora

La visión por computadora permite que una máquina interprete imágenes y video: detectar objetos, clasificar escenas, leer texto o medir características visuales. Es traducir píxeles en información con la que se puede decidir.

Acá exploro cómo aplico estos modelos a problemas concretos, desde clasificación hasta análisis de performance visual. Me interesa el puente entre lo técnico y el negocio: una imagen bien interpretada puede explicar por qué algo funciona o falla mucho mejor que una planilla.

Consultar en Gemini Consultar en ChatGPT

Notebooks

CNN para clasificar dígitoscolab.research.google.com

Del blog

27 abr 2026

Cómo 've' una CNN: de bordes a conceptos

Una red convolucional no entiende una cara de golpe: la arma capa por capa, de líneas a texturas a ojos a rostros.

Leer #vision #cnn

26 abr 2026

Las ilusiones ópticas de las redes neuronales

Pegale piel de elefante a un gato y una CNN dirá 'elefante'. Las redes miran textura mucho más que forma, y eso explica errores raros.

Leer #vision #cnn

25 abr 2026

Data augmentation: enseñar con la misma foto mil veces

Rotar, recortar y espejar una imagen no es trampa: es la forma más barata de que un modelo de visión generalice en vez de memorizar.

Leer #vision #cnn

24 abr 2026

Clasificar, detectar, segmentar: tres tareas distintas en visión

'Qué hay', 'dónde está' y 'qué píxel es qué' parecen lo mismo, pero son tres problemas de visión con costos y modelos muy distintos.

Leer #vision #cnn

23 abr 2026

Un sticker que engaña a un auto autónomo

Unos stickers blancos y negros bien puestos sobre un cartel de STOP hacen que un auto autónomo lea 'velocidad máxima 45'. Y funciona en el mundo real.

Leer #vision #cnn